丽莎老师讲机器人之室温磁振子开关，为计算机芯片打造全新高效逻辑开关

电子器件基本上都是基于金属导体或者半导体中的电荷流动而制成的。电子通过导线或者半导体传播时，会不可避免地发热，引起能量损耗。电子器件与芯片变得越来越小，其中的晶体管密度越来越高，加剧了由发热引起的能量损耗。目前，基于电荷的传统晶体管，几乎已经逼近其物理极限，尺寸无法再缩小。
然而，除了电荷这一特性，电子还有另一种与生俱来的量子物理特性：“自旋”。它可以被理解为一种角动量，要么“向上”，要么“向下”。自旋着的微小粒子，如同围绕着自己的轴持续旋转，创造出可用于传输或存储信息的磁矩。
在序磁性（铁磁、亚铁磁、反铁磁）体中相互作用的自旋体系，由于各种激发作用，会引起一种称为“自旋波”的集体运动，这是一种发生于磁性材料中的特殊波。
在现代固态物理中，“自旋”和“磁”这两个概念通常密不可分。因此，自旋波的元激发又称为“磁振子（magnon）”，它是指在特定磁性材料中与磁波或者自旋波相关的准粒子。磁振子并不是像电子一样的真实粒子，但是它们表现得像粒子，也可以被当成粒子。
自旋波，在传输能量时，无需移动任何电子，就像体育场中人们掀起的人浪一样。这意味着，磁振子的传播不会消耗很多能量，也不会产生很多热量。磁振子会穿过一长串电子（如同一条弦，或者说像一条链），这些电子本身并不移动。取而代之的是，每个电子的自旋方向(有点像一个箭头穿过旋转陀螺的轴延伸)，会通过磁性影响行中下一个电子的自旋方向。调节第一个电子的自旋，会发出一个沿着弦传播的自旋变化波。因为电子本身不会移动，所以产生的热量要少得多。
磁振子流可以取代电流（电荷流动）作为信息载体，有点类似声波沿着磁性材料传播。此外，磁振子也为基于自旋波的计算提供了可能性，这种计算为逻辑数据处理提供了更多选项。
创新
近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）与麻省理工学院（MIT）的科学家团队开发出一项实用的技术来控制磁振子。这项技术设计了一种开关机制，该机制可以控制磁振子信号通过设备的传输。
下面的概念艺术图展示了磁振子“开”与“关”状态之间的区别。激发顶部电子的磁自旋（红色箭头），会发出一个沿着这条链向下传播的自旋变化波，创造出一个可以在底部读取的电压。在左边，YIG 与 Py 材料（两个蓝色的厚层）中的自旋净方向指向同一方向（蓝色大箭头），而且沿着电子链传播的波保持大振幅，代表“开”状态。在右边，YIG 与 Py 材料中的净自旋指向相反的方向，在 YIG 中的波的振幅减小，代表“关”状态。
技术
因为电子弦从一地延伸至另一地，所以磁振子沿着弦传播时能够携带信息。在基于磁振子技术的芯片中，较大与较小的波高（振幅)可以代表1和0。而且由于波高可以逐渐变化，所以磁振子可以代表介于1和0之间的值，使其具有比常规数字开关更强大的功能。
尽管这些优点使基于磁振子的信息处理从理论上来说成为一个诱人的想法，但是到目前为止，大多数成功的结构都是在位于钆镓石榴石基底之上，而不是制造商业芯片的硅基底之上的多层薄膜中构建的。批量生产这种“GGG”材料的成本将高得令人望而却步。
这是一个物理学运动场，它展示了基本原理。但是，对于工业规模的生产来说，这是不切实际的。”
然而，麻省理工学院使用了一种创新的工程方法，将薄膜层叠在硅基底上。他们的目标是在计算机行业长期惯用的材料上构建他们的系统，从而使磁振子能与传统计算机技术进行交互。
起初，他们创建的多层表现得并不像预期的那样，但是 NCNR 科学家使用了一项称为“中子反射法”的技术来探索设备内的磁行为。中子揭示了两个薄膜层之间意外但有利的相互作用：根据施加的磁场量，材料以不同的方式对自身进行排序，这些方式代表开关的“开”或“关”状态，以及在开和关之间的位置，使其类似于阀门。
随着降低磁场，方向就会切换。数据非常清晰，并且向我们展示了在不同深度发生的情况。各层之间存在着非常强的耦合。”
价值
尽管其他实验室已经创造了携带和控制磁振子的系统，但是该团队的方案带来了重要的首创：系统的元件可以在硅上面构造，而不是像其他方法要求特异且昂贵的基底。它也能在室温下高效运行，不需要冷藏。由于这些以及其他原因，计算机制造商可能更乐意采用这种新方法。
这一基础要素将为新一代高效计算机技术的铺平道路。其他组织已经创建并控制了与计算机芯片集成度不高的材料中的磁振子，而我们的磁振子建立在硅上面。这对于工业界来说更加可行。”
该磁振子开关也会在做其他类型计算的设备上应用。常规数字开关只能在开或关的状态下存在，但是由于自旋波的振幅可以从小到大逐渐变化，因此磁振子可以应用于模拟计算（在模拟计算中，开关的值介于0和1之间。

丽莎老师讲机器人之制造超表面新技术:未来相机镜头将变薄数千倍

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瑞典查尔姆斯理工大学研究人员展示了一项用于制造“超表面”的新技术。未来，相机镜头将变薄数千倍，而且制造所需的资源密集度明显降低。
过去十年，光学领域发生了一场革命。我们口袋中手机的摄像头已经能与数码单反相机媲美，分辨率达到数百万像素。它们使用先进的小型计算机芯片和软件处理光线，并借助小型彩色LED重新构建图像。近年来，这些技术发展得非常迅速，这主要归功于更小、更有效的电路元件。
但是，相机镜头本身并没有太大变化。如今大多数镜头都是基于相同的物理原理，并具有与16世纪发明的第一批原型相同的基本局限性。然而，在过去十年中，研究人员开始研究可以替代当今镜头的人造材料（超材料）。
超材料（Metamaterial），是指一类由人工设计实现，具备天然材料所没有的超常物理特性（例如负磁导率、负介电常数、负折射率等）的复合材料。超材料应用领域非常广阔，包括光纤、医疗、航空航天、传感器、雷达罩、雷达天线、声学隐身技术、废热利用、太赫兹、微电子、吸波材料、全息技术等。
“超材料”的薄层能构成超表面（Metasurface）。超表面可对入射光的振幅、相位、偏振等进行灵活的调控，具有强大的光场操控能力。超表面可以变成超薄的超透镜（Metalens），应用于便携式电子产品、传感器、相机或者太空卫星等。
超透镜轻薄小巧，功能大大超越传统透镜。作为光学领域的一项革命性技术，它有望彻底颠覆传统光学系统中繁琐的透镜组，使得手机、相机、监控摄像头等产品变得更小、更轻、更薄。
然而，目前某些问题阻碍了超表面的大规模制造。制造它们需要先进的设备，并且过程非常耗时。创新近日，瑞典查尔姆斯理工大学（ Chalmers University of Technology）的研究人员展示了一项用于制造“超表面”的新技术。未来，相机镜头将变薄数千倍，而且制造所需的资源密集度明显降低。
查尔姆斯理工大学研究人员制造此类平面表面的新技术是基于一种塑料，这种塑料如今已用于制造其他微结构。
技术
将这种塑料薄层放在玻璃板上，采用一项称为‘电子束光刻’成熟技术，就能在塑料薄膜中绘制出详细的图案，显影之后形成超表面。最终生成的装置可以像普通相机镜头一样聚焦光线，但是其厚度要薄数千倍，而且也可以是柔性的。
超表面的制造过程：
通过旋涂将塑料施加到玻璃板上。
采用电子束光刻技术，在塑料中绘制出需要的图案，然后用显影剂化学物质将由不同方向的柱子组成的超表面显露出来。
宏观尺度的超透镜可以通过这项技术制造。
超表面也可以制作成柔性元件。
查尔姆斯理工大学研究人员的新方法，与目前最先进的技术相比，生产率可以提高数倍。这项新技术使用了无害的化学物质，以及如今在纳米制造实验室中已经很普遍的机器，这意味着现在更多的研究人员能够开始研究超表面。

这种方法可能是迈向大规模生产超表面的重要一步。这是我们今天正在努力的目标。超表面可以帮助我们创造不同的效果并提供各种技术可能性。最好的还没有到来。

丽莎老师讲机器人之最小纳米马达解密神秘量子现象

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大多数马达都是靠电力驱动，并且尺寸较大。可是有一种马达，尺寸达到纳米级，并且靠化学能驱动。它就是“分子马达（molecular motor）”，又名分子发动机。分子马达，最早是指生物系统里的一类蛋白质，例如肌肉组织中的肌球蛋白，它们负责把细胞内的微观尺度运动转化为各个组织器官的宏观运动。
来自瑞士联邦材料测试与开发研究所（Empa）与瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的科研团队开发出一款分子马达。该马达由16个原子组成，并能朝一个方向可靠地旋转。它能在原子水平上采集能量。这款马达的特色在于：它恰好游走在经典运动与量子隧穿之间的边界处，并向量子领域的研究人员揭示了令人费解的现象。
“这使我们接近了分子马达的尺寸极限。”马达尺寸小于一纳米，换句话说，它比人类头发直径小10万倍。原则上来说，分子机器的功能与其宏观世界中的对应物相似：将能量转换为定向运动。这样的分子马达也存在于自然界中，例如以肌球蛋白的形式。肌球蛋白，是在生物体的肌肉收缩以及细胞间其他分子的运输方面起重要作用的马达蛋白。

与大型马达类似，16原子马达由定子和转子（即固定部件和运动部件）组成。转子在定子表面旋转。它可以占据六个不同的位置。“为了使马达真正起作用，至关重要的是，定子必须只允许转子沿一个方向运动。”
由于驱动马达的能量来自随机方向，所以马达本身必须采用棘轮机制决定旋转方向。可是，原子马达的运行方式与宏观世界中带有不对称锯齿状齿轮的棘轮相反：棘轮上的棘爪沿平坦边缘向上移动并沿着陡峭边缘方向锁定，而原子级的变体沿齿轮的陡峭边缘向上移动所需的能量，比沿平坦边缘向上移动所需的能量更少。
因此，通常沿着“阻挡方向”运动是优先考虑的，而沿着“运行方向”运动的可能性则很低，所以实际上几乎只朝一个方向运动。研究人员使用具有六个钯原子和六个镓原子组成的基本三角形结构的定子，在最小的变体中实现了这种“反向”棘轮原理。这里的技巧是，这种结构是旋转对称的，而不是镜像对称的。
结果，尽管顺时针和逆时针的旋转必须不同，但仅由四个原子组成的转子（对称的乙炔分子）可以连续旋转。Grning 表示：“因此，马达具有99％的方向稳定性，这使之与其他类似的分子马达区别开来。”通过这种方式，分子马达为原子级的能量收集开辟了一条途径。
两种来源的能量
热能和电能都可以驱动微型马达。热能会造成马达的定向旋转运动变成沿随机方向的旋转，例如在室温下，转子以每秒几百万转的速度，完全随机地来回转动。相比之下，电子扫描显微镜可以产生电能，微小的电流从其尖端流入马达，导致定向旋转。单电子的能量只能满足转子持续旋转仅六分之一圈。供应的能量越多，运动的频率就越高，但与此同时，转子在随机方向上运动的可能性也就越大，因为太多的能量会克服“错误”方向上的棘爪。根据经典物理学定律，使转子克服溜槽阻力运动需要少量的能量；如果供应的电能或热能不足，则转子必须停止。令人惊讶的是，甚至在低于极限条件，即温度低于17开尔文（零下256摄氏度）或施加的电压低于30毫伏时，研究人员仍然可以在一个方向上观察到一个独立的恒定旋转频率。
从经典物理学到量子世界
此时，我们正在从经典物理学向更令人费解的量子物理学领域过渡。根据量子物理学原理，粒子可以“开凿隧道”，也就是说，即使转子的动能在经典意义上不足，它也可以克服溜槽阻力。这种隧道运动通常发生在没有任何能量损失的情况下。因此，从理论上讲，在该区域中两个旋转方向具有同样的可能性。但是令人惊讶的是，马达仍以99％的概率向同一方向旋转。“热力学第二定律指出，封闭系统中的熵永远不会减小。换句话说，如果在隧穿事件中没有任何能量损失，则马达的方向应该是完全随机的。因此，马达几乎只向着一个方向旋转的事实表明，在隧穿运动过程中也有能量损耗。“
时间走的是哪条路？
如果我们看一个网球，如果它每次撞击地面后会跳得更高一点，那么我们会直观地知道该视频是向后播放的。这是因为经验告诉我们，每次撞击后会使球损失一些能量，因此反弹的高度应该较低。如果我们现在来考察一个能量不增不减的理想系统，那么就无法确定时间向着哪个方向跑。这样的系统可以是一个“理想”的网球，它每次撞击后会以完全相同的高度反弹。所以，我们无法判定正在观看的这个“理想球"的视频是向前还是向后的，这两个方向看上去都是合理的。
如果能量保留在一个系统中，我们将不再能判断时间的方向。但是，这个原理也可以反过来：如果我们观察到系统中的某个过程清楚地表明了时间的运行方向，则该系统必然损失能量，或者更确切地说，要耗散能量，例如通过摩擦。

回到我们的迷你马达：通常认为在隧穿过程中不会产生摩擦。但是，与此同时，没有能量提供给系统。那么，如何使转子总是向同一方向旋转呢？热力学第二定律不允许有任何例外，唯一的解释是，隧穿过程中有能量损耗，尽管损耗的能量非常小。“这款马达可以使我们能够研究量子隧穿过程中能量耗散的过程和原因。”

丽莎老师讲机器人之如何选择机器人摄像头

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随着摄像头成本和尺寸的不断下降以及图像处理软件功能的不断增强，机器人系统在新型视觉引导应用中大量出现，我们怎么选择机器人合适的摄像头呢？
2D成像技术
对于具有机器视觉，但不需要深度或距离信息的机器人，普通2D数码摄像头是比较通用的选择。数码摄像头尽管看起来像胶片相机，实际上它基于完全不同的科学原理。它与电视也不同，电视投射出数百万个微小的彩色光点或像素以合成图像，而数码摄像头则捕获从物体反射回来的光粒子（光子），并将其转换成可作为数字存储起来的电信号，或叫像素。一张数码照片实际上是一长串描述每个像素的数字。在屏幕上，这一长串数字又被转换为像素并合成图像。
2D数码摄像头有两种类型，即电荷耦合器件(CCD)，以及互补金属氧化物半导体(CMOS)。相比CMOS摄像头，CCD摄像头分辨率更高且噪声更低，但价格更高且能效较低。，2D摄像头也在不断创新，不断增加新的功能。例如，Pinnacle的高动态范围（HDR）成像技术能够帮助2D摄像头捕获更佳的视频和图像。
优点：2D摄像头可有效地识别物体。它可以清晰地定义目标的边缘，并以高分辨率收集目标的许多细节。
缺点：2D摄像头对环境中的光照条件比较敏感。它会将镜像图像识别为第二个物体，而不是图像。最后，2D相机的图像捕获过程较慢，需要摄像头和物体相对静止。
对于需要获取3D信息的场景，使用超声、红外或3D感测技术的摄像头会更适合。
3D感应技术
3D感应是一种强大的机器人导航工具，它提供的信息包括体积、形状、位置、方向以及与物体的距离。3D数据可以通过不同的测量过程产生，如立体视觉、结构光和激光三角测量。立体视觉采用三角测量原理，使用来自一个位置的多个2D摄像头的图像，或来自不同位置的单个摄像头的图像，来计算深度。
结构光非常适合测量物体的3D形状，它使用投影光模式和2D摄像头系统进行测量。通过分析所观察到的条纹图案，可以收集有关物体深度的大量信息。
激光三角测量则使用2D摄像头和激光。激光投射到目标区域上，然后2D摄像头捕获反射的激光束。根据多张照片上的激光束弯曲程度就可以计算出物体的轮廓。但是，这种方法速度相对较慢，并且只能用于静止图像，这意味着必须中断某个进程才能进行数据收集。
优点：3D感测技术在近距离测量物体时具有很高的精确度，比超声和红外分辨率要高，并且在环境混乱时更加可靠。特别是在难以操控的表面或在环境光较暗的情况下，激光三角测量也可以工作，即使是低对比度的物体，它也可以提供精确的数据。
缺点：3D感测技术无法识别镜面或玻璃，因为它会将反射物识别为第二个物体。此外，它们对光线条件敏感，在环境过于单调且缺乏特性时表现不佳。此外，其感应速度很慢，只能用于感测静止图像，这意味着必须中断某个进程才能进行数据收集。最后，3D感测摄像头价格昂贵、体积庞大且较难校准。
超声波技术
超声摄像头也称为声纳摄像头，它通过测量声波的发射和接收之间的时间差来测量摄像头与物体之间的距离。超声摄像头还可以检测到附近的其它超声传感器、或其它带有超声传感器的机器人。
优点：相比其它类型的传感器，超声摄像头感测范围更长、更宽。它们不受光照条件（太亮或太暗）或空气颗粒（如灰尘、烟雾、薄雾、蒸气和绒毛）的影响。而且，它们不受对象的颜色、透明度、反射特性或表面纹理的阻碍。因此，超声摄像头非常适合测量液体高度和距离，检测物体时可避免在陆地或水下发生碰撞。
缺点：超声摄像头在定义目标边缘方面表现不佳。感测具有高密度和反射性表面的目标时效果很好，但不适用于泡沫或布料等低密度物体。超声摄像头还会受高噪音、温度、湿度和压力的影响。要求尽可能小的感测距离，但又不能检测距离太近的物体。
红外技术
红外传感器通过检测物体发出的红外线（IR）来工作。它还可以通过向物体投射红外光并接收反射光来计算目标物体的距离或接近程度。
优点：红外传感器可以检测大范围的红外光，可以实时运行，极具成本效益。与超声传感器相比，在定义对象的边缘方面表现优良，并且易于识别不同的对象。例如，可以识别人和其它有热量的物体，并与其反射图像（例如镜子）区分开来。此外，红外摄像头能够在烟尘或雾气等低可见度条件下进行感测。像超声摄像头一样，IR相机可以检测水下材料，目前已经在建筑绝缘或泄漏检测中得到了应用。
缺点：红外传感器对红外光和阳光非常敏感，只能在弱光下使用。而且，红外传感器对不同材料的感测效果也不尽相同，因为不同材料对红外光的传递和折射均不同。
到底该选择哪种摄像头？
根据特性的不同，每种传感器类型都更适合某些任务，而不适合另一些任务。例如，超声传感器对坚硬对象感测效果好，但却不适于感测柔软的物体或有绒毛的物体。而且，它也不擅于将一个对象与另一个对象区分开。另一方面，尽管3D传感摄像头的精确性很高，但它却无法在黑暗条件或水下工作。因此，在开始选择摄像头之前，必须先了解清楚机器人的目标属性、工作条件，以及任务目标。

丽莎老师讲机器人之WSU研究人员开发出可行的钠电池

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这种钠电池的能量储存量和一些商业化的锂离子电池一样多，工作性能也很好，这使得用丰富而廉价的材料制成的电池技术具有潜在的生命力。
这是迄今为止最好的钠离子电池成果之一。它能够提供类似于锂离子电池的容量，并能成功充电，在1000次循环后保持80%以上的电量。
"这是钠离子电池的一个重大发展，""围绕着用钠离子电池取代锂离子电池在许多应用中的潜力，人们都很感兴趣。"
锂离子电池无处不在，在手机、笔记本电脑和电动汽车等众多应用中都有使用。但它们是由钴和锂等材料制成的，这些材料稀少、昂贵。随着电动汽车和电力存储需求的增加，这些材料将变得越来越难获得，而且可能会更加昂贵。锂电池在满足电网储能的巨大增长需求方面也会出现问题。
另一方面，钠离子电池，由海洋或地壳中的廉价、丰富的钠制成，可以成为大规模储能的理想材料。不过，它们的能量储存量不如锂电池多。它们也很难像有效储能所需要的那样进行充电。一些最有前途的正极材料的一个关键问题是，在正极表面堆积了一层不活跃的钠离子晶体，阻止了钠离子的流动，影响电池使用。
"关键的挑战是电池既要有高能量密度，又要有良好的循环寿命，"
作为这项工作的一部分，研究小组创造了一种分层的金属氧化物阴极和液态电解质，其中包含了额外的钠离子，盐度更高，与阴极有更好的相互作用。他们的阴极设计和电解液系统允许钠离子持续运动，防止了非活性表面晶体的堆积，并实现无阻碍地发电。
研究揭示了阴极结构演变和表面与电解质的相互作用之间的本质关联，这些是有史以来报道的分层阴极钠离子电池的最佳结果，表明这是一种可以与锂离子电池相媲美的可行技术。
WSU的研究人员现在正致力于更好地了解他们的电解液和阴极之间的重要相互作用，因此可以用不同的材料来改进电池设计。他们还希望设计出一种不使用钴的电池，而钴是另一种相对昂贵的稀有金属。
这项工作为实用化的钠离子电池铺平了道路，对阴极-电解质相互作用的基本见解，为未来如何在钠离子电池以及其他类型的电池化学材料中开发不含钴或低钴的阴极材料提供了启示。如果能找到锂和钴的可行替代品，钠离子电池就能真正与锂离子电池竞争。

丽莎老师讲机器人之让人体内部器官3D打印不再受紫外线局限的新生物墨水

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丽莎老师讲机器人将二氧化碳转化为有用材料的新方法

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来自悉尼 新南威尔士 大学的工程师们开发出了一项新技术，该技术有助于将有害的二氧化碳转化化学成分，以制造燃料和塑料等有用的工业产品。如果在工业环境中得到验证并被大规模采用，将为世界向绿色经济过渡提供很大的帮助。
研究人员发现，通过使用一种名为火焰喷雾热解(FSP)的技术在非常高的温度下制造氧化锌，可以制造纳米粒子，这些纳米粒子可以作为催化剂，将二氧化碳转化为 "合成气"，一种用于制造工业产品的氢气和一氧化碳的混合物。这种方法比现在的方法更便宜，也更能满足重工业的要求。
使用在2000度下燃烧的明火来制造纳米氧化锌颗粒，然后可以利用电力将二氧化碳转化为合成气，"合成气通常被认为是化学上的‘乐高’，因为这两种成分—氢气和一氧化碳可以以不同的比例用于制造合成柴油、甲醇、酒精或塑料等东西，这些都是非常重要的工业前体。所以，从本质上讲，所做的是将二氧化碳转化为这些前体，用来制造所有这些重要的工业化学品。"
在工业环境中，一个含有FSP生产的氧化锌颗粒的电解器可以用来将废弃的二氧化碳转化为有用的合成气的变体。"比如说，发电厂或水泥厂的废二氧化碳，可以利用这个电解器，里面有我们的火焰喷涂氧化锌材料，以电极的形式存在。当我们把二氧化碳输送进去的时候，它就会被处理，并以CO和氢气混合的合成气的形式从出口释放出来。"
实际上，他们正在关闭工业过程中产生有害温室气体的碳循环。而通过对FSP技术燃烧纳米颗粒的方式进行微小的调整，他们可以确定二氧化碳转化产生的合成气的最终混合物。
"目前，主要是通过使用化石燃料中的天然气来产生合成气的，"但我们正在使用废二氧化碳，然后根据不同行业的使用比例将其转化为合成气。"例如，一氧化碳和氢气的比例为一比一，就适合作为燃料使用的合成气。但一氧化碳和氢气的比例为四比一，就适合用于制造塑料。
在选择氧化锌作为催化剂的过程中，研究人员确保了他们的解决方案与之前在这一领域的尝试相比，仍然是一种更便宜的选择。"过去的尝试使用了昂贵的材料，如钯，但这是第一次成功地将一种非常便宜和丰富的材料，在澳大利亚当地开采的材料，应用于废二氧化碳转化的问题。
这种方法之所以吸引人，还在于使用FSP火焰系统来创造和控制这些宝贵的材料。"这意味着它可以工业化使用，可以规模化，制造材料的速度超快，而且非常有效，不需要担心使用非常昂贵的金属和前驱体的复杂合成技术，只是燃烧它，并在10分钟内让这些颗粒准备好。而且通过控制燃烧方式，可以控制所需合成气的比例。"
研究人员已经制造了一个电解器，已经用含有污染物的废二氧化碳气体进行了测试，但将该技术扩大到可以将发电厂排放的所有废二氧化碳进行转化的地步，还需要一段时间。
可以利用一些二氧化碳的点源，比如一个燃煤电厂、一个天然气电厂，甚至是一个天然气矿，在那里会释放出大量的纯二氧化碳，我们可以在这些工厂的后端改造这项技术。然后，就可以捕获产生的二氧化碳，并将其转化为对工业有巨大价值的东西。
该小组的下一个项目将是在烟气环境中测试他们的纳米材料，以确保它们能够承受工业废气中的恶劣条件和其他化学物质。
其实现在对二氧化碳的捕获和转化的研究很多，如果真的能将人类工业化活动所产生的二氧化碳都转化为无害甚至有用的东西，对环境的影响将是巨大的。

丽莎老师讲机器人之麻省理工新型大脑芯片问世

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“微型化”是科技便利生活的重要一环。试想，有一天，我们可以把庞大的超级计算机不断缩小，直到可以把它们装进口袋；我们可以随身携带微型人工智能大脑，它们甚至可以在没有超级计算机、互联网或云计算的情况下运行，在它们微不足道的身体里运行着庞大的算法。而这已不单单是触不可及的幻想。
麻省理工学院（MIT）的工程师们设计了一种“大脑芯片”，让我们向那种未来又迈进了一步。研究人员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小，但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”，这种被称为“忆阻器”的硅基元件，能够模仿人类大脑中信息传递的突触结构。
研究展示了一种很有前途的新型神经形态器件忆阻器设计——基于一种新型电路的电子器件，这种电路以模仿大脑神经结构的方式处理信息。这种受大脑启发的电路可以被植入小型便携式设备中，执行只有今天的超级计算机才能处理的复杂计算任务。
与其他现有版本的人工大脑突触相比，这种突触的性能有所改善，而且可以在一个芯片上进行组合。研究人员表示，这一结果有望帮助开发出能够在本地处理复杂人工智能计算的设备，同时保持体积小、节能，而且不需要连接到数据中心。
在这项最新研究中，MIT 工程师们打破用银作为模拟大脑突触材料的传统，改为采用铜银合金构造忆阻器。改造后的新型忆阻器拥有更强的性能，能够记忆并重现美国队长盾牌的灰色图像，并通过锐化和模糊可靠地改变麻省理工学院基利安法院的图像。
他们发现用银、铜和硅的合金制造忆阻器，能够制造出一种毫米见方的硅芯片，上面有成千上万个忆阻器。而且研究发现，这种芯片能够有效地“记住”并重复回忆非常详细的图像，与之前出现的其他类型的模拟大脑回路相比，“记住”的图像更加清晰和详细。虽然这些测试看起来并没有什么技术含量，但该团队相信，他们这样的芯片设计是推动小型便携式人工智能设备发展重要一步，并有望执行现在只有超级计算机才能做到的更为复杂的计算任务。
团队的最终目标是利用微型技术重建大型、复杂的人工神经网络。“到目前为止，人工突触网络是以软件的形式存在的。我们正试图为便携式人工智能系统构建真正的神经网络硬件。”
这些神经网络目前基于需要大量 GPU 计算能力才能运行的软件，但如果将他们转化成专用硬件，这些微型芯片就可以安装在小型设备上，包括手机或相机，带来令人瞩目的技术革新。
“想象一下，将一个神经形态装置连接到你车上的摄像头上，让它识别灯光和物体并立即做出决定，而不需要连接到互联网。”
当然，麻省理工学院并不是研发神经形态芯片的唯一机构。苹果、谷歌、微软和英特尔公司都有各自版本的机器学习硬件。英特尔的 Lohi 芯片用 1024 个人造神经元模拟大脑。
忆阻器，也称记忆晶体管，是神经形态计算的基本元素。在神经形态器件中，忆阻器的工作方式更类似于大脑突触——两个神经元的连接点。大脑突触能够从一个神经元接收到离子形式的信号，然后向下一个神经元发送相应的信号。
传统电路中的晶体管，只能在两种状态（0或1）之间切换来传输信息，并且只有当它接收到的电流信号具有一定强度时才这样做，这是现代计算机的基础。
与之不同的是，记忆元件可以提供一个梯度值，这就更像人的大脑的原始雏形。它产生的信号会根据它接收到的信号的强度而变化。这也就意味着单个忆阻器具有多个值，因此比二元晶体管执行范围更广的操作。
并且，和大脑突触一样，忆阻器也能够“记住”与给定电流强度相关的值，并在下一次接收到类似电流时产生完全相同的信号。这可以保证一个在复杂方程计算中得出准确无误的答案，或者拥有可靠的物体的视觉分类——通常，这需要多个晶体管和电容器才能实现。
然而，现有的忆阻器设计在性能上是有限的。一个单忆阻器由一个正电极和一个负电极组成，正负电极再由一个“开关介质”或电极之间的空间隔开。当一个电极被施加电压时，离子从该电极流过介质，形成一个“传导通道”到另一个电极。接收到的离子构成了记忆电阻器通过电路传输的电信号。离子通道的大小（以及忆阻器最终产生的信号）应与刺激电压的强度成正比。
传导通道越薄，从一个电极到另一个电极的离子流动越轻，单个离子就越难保持在一起，而倾向于分离开来。因此，在一定的小范围电流刺激下，接收电极很难可靠地捕获相同数量的离子，从而传输相同的信号。
现有的忆阻器设计在电压刺激一个大的传导通道或者从一个电极到另一个电极的大量离子流动的情况下可以顺利完成工作。但是，当忆阻器需要通过更薄的传导通道产生更微妙的信号时，这些忆阻器就有点力不从心了。
工程师通常使用银作为忆阻器正极的材料。“传统上，冶金学家试图在大块基质中加入不同的原子来强化材料，我们想，为什么不调整忆阻器中的原子相互作用，加入一些合金元素来控制介质中离子的运动。”
于是，研究人员在这里借用了冶金学的一个概念：当冶金学家想改变一种金属的性能时，他们把它与另一种具有所需性能的金属结合，制造出一种合金。
研究小组查阅文献，寻找一种可以与忆阻器正电极的银结合的材料，从而使其能够更稳定可靠地沿着非常薄的传导通道传递离子，使银离子快速流经另一个电极。
研究小组将目光锁定在铜上，因为铜能与银和硅很好地结合。“它起到了桥梁的作用，稳定了银硅界面。”
为了用他们的新合金制造忆阻器，研究小组首先用硅制造了一个负极，然后通过沉积少量铜制造了一个正极，接着是一层银，再把两个电极夹在非晶硅介质的周围。就这样，他们用成千上万的忆阻器制成了一毫米见方的硅芯片。
在芯片的第一次测试中，他们重现了美国队长盾的灰色图像。他们将图像中的每个像素等同于芯片中相应的忆阻器。然后，他们调整了每个记忆电阻的电导，这些电导的强度与相应像素的颜色有关。实验发现，与其他材料制成的芯片相比，该芯片能产生同样清晰的盾牌图像，并能“记住”图像，多次复制。
研究小组还对芯片进行了图像处理，对记忆电阻进行编程来改变图像。在给出的案例中，研究人员采用了几种特定的方式，包括锐化和模糊原始图像。同样，他们的设计比现有的忆阻器设计更可靠地产生了重新编程的图像。
“团队正在使用人工突触来做真正的推理测试。”“希望进一步发展这项技术，使其拥有更大规模的阵列来完成图像识别任务。未来有一天，就可以携带人工大脑来完成这些任务，而不需要连接到超级计算机、互联网或云端。”

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